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A TraceParts empresta seu suporte à Universidade de Stanford para um projeto de pesquisa de digitalização para CAD.
A biblioteca de modelos CAD da TraceParts auxilia os pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Stanford, Estados Unidos.
Saint-Romain, França, 18 de Abril de 2019 – Uma equipe da Universidade de Stanford trabalhou em um projeto de pesquisa gerando modelos CAD usando dados 3D digitalizados.
Minhyuk Sung, aluno de Ph.D. de ciência da computação na Universidade de Stanford, acompanhado por Leonidas Guibas, professor de ciência da computação na mesma universidade, propôs um novo sistema de digitalização para CAD, parametrizando uma nuvem de pontos 3D digitalizada com várias primitivas geométricas, incluindo planos, esferas, cilindros e cones. Por meio das primitivas de saída, os usuários podem manipular facilmente os dados digitalizados em muitas aplicações descendentes, como edição de formas.
Figura 1. O método usa dados de nuvens de pontos 3D brutos digitalizados e converte-os em um conjunto de primitivas geométricas, incluindo segmentos minúsculos. As primitivas de saída podem ser usadas em muitas aplicações, como edição de formas.
Na pesquisa, o objetivo é projetar um sistema estável e totalmente automático que seja executado sem controle do usuário. As técnicas existentes que correspondem primitivas à nuvem de pontos de entrada incluem parâmetros do usuário e o ajuste fino de cada entrada é essencial para o desempenho. A equipe evita o problema e automatiza o processo de correspondência apresentando um sistema baseado em aprendizagem profunda, que prevê as informações de alto nível a partir dos dados de entrada e estima as primitivas de forma mais robusta com base nas informações.
A previsão no encadeamento é possível treinando uma rede neural com supervisão em um banco de dados CAD de larga escala, que é fornecido pela TraceParts. A figura abaixo mostra uma comparação entre a abordagem existente (1ª linha) e o método proposto (2ª linha). O sistema proposto baseado em aprendizagem profunda pode lidar com casos desafiadores de forma mais robusta. Por exemplo, na extremidade direita, dois cilindros adjacentes com raios ligeiramente diferentes (verde e azul-claro) não são reconhecidos corretamente usando a técnica existente, mas são adequadamente distinguidos com o novo método.
Figura 2. Comparação entre os resultados da técnica existente (1ª linha) e do método proposto (2ª linha). Primitivas que são muito próximas umas das outras podem ser facilmente confundidas, mas o método proposto baseado em aprendizagem pode processar tais casos de forma mais robusta e precisa.
Para realizar a pesquisa, estávamos buscando um banco de dados CAD de larga escala que pudéssemos usar em nosso projeto. Encontramos a biblioteca de modelos CAD 3D gratuita da TraceParts. A equipe da TraceParts nos convidou a usar a API para criar nosso aplicativo e, portanto, conectar o banco de dados CAD a ele. O acesso ao banco de dados da TraceParts é uma oportunidade incrível para nós, pois ele é vasto e muito diversificado. Ela é perfeito para apoiar vários projetos de pesquisa
explica Minhyuk Sung sobre a biblioteca da TraceParts.
Além de Sung e Guibas, a equipe de pesquisa é composta de Lingxiao Li, Anastasia Dubrovina e Li Yi na Universidade de Stanford. Esse trabalho de pesquisa será apresentado na CVPR 2019, uma conferência de visão computacional de alto nível, que acontecerá em Long Beach, Califórnia, EUA, entre 16 e 20 de junho de 2019.